(57)【要約】【課題】  半導体集積回路のパターン密度に起因する寸法変動を検査可能なパターン抽出システムを提供する。【解決手段】  リソグラフィ許容度を基に、回路パターンから複数の検査候補パターンを抽出する抽出部301と、複数の検査候補パターンのそれぞれを、隣接するパターンとのスペース距離を基に複数のスペース距離群に分類するスペース分類部303と、複数の検査候補パターンのそれぞれを、周辺のパターン密度を基に複数のパターン密度群に分類する密度分類部305と、複数のスペース距離群及び複数のパターン密度群のそれぞれに分類された複数の検査候補パターンのサンプル数を示すテーブルを作成するテーブル作成部306とを備える。【選択図】    図１
2006189724.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
リソグラフィ許容度を基に、回路パターンから複数の検査候補パターンを抽出する抽出部と、
前記複数の検査候補パターンのそれぞれを、隣接するパターンとのスペース距離を基に複数のスペース距離群に分類するスペース分類部と、
前記複数の検査候補パターンのそれぞれを、周辺のパターン密度を基に複数のパターン密度群に分類する密度分類部と、
前記複数のスペース距離群及び前記複数のパターン密度群のそれぞれに分類された前記複数の検査候補パターンのサンプル数を示すテーブルを作成するテーブル作成部
とを備えることを特徴とするパターン抽出システム。
【請求項２】
回路パターンから複数の挟マージンポイントを抽出するステップと、
前記複数の挟マージンポイントのそれぞれを、前記回路パターンの補正に用いられる補正パラメータで複数の補正パラメータ群に分類するステップと、
前記複数の補正パラメータ群に分類された前記複数の挟マージンポイントのそれぞれを、更に前記補正に用いられない前記回路パターンの複数の設計パラメータで分類するステップと、
前記複数の設計パラメータによって分類された前記複数の挟マージンポイントから、測定ポイントを抽出するステップ
とを備えることを特徴とする測定ポイント抽出方法。
【請求項３】
リソグラフィ許容度を基に回路パターンから複数の検査候補パターンを抽出するステップと、
前記複数の検査候補パターンのそれぞれを、隣接するパターンとのスペース距離を基に複数のスペース距離群に分類するステップと、
前記複数の検査候補パターンのそれぞれを、周辺のパターン密度を基に複数のパターン密度群に分類するステップと、
前記複数のスペース距離群及び前記複数のパターン密度群のそれぞれに分類された前記複数の検査候補パターンのサンプル数を示すテーブルを作成するステップ
とを含むことを特徴とするパターン抽出方法。
【請求項４】
前記複数のスペース距離群のそれぞれにおいて、前記パターン密度の散布度を算出するステップを更に含むことを特徴とする請求項３に記載のパターン抽出方法。
【請求項５】
前記散布度を基に前記複数のスペース距離群を序列化し、前記序列化の順に前記複数のスペース距離群から前記複数の検査候補パターンを抽出するステップを更に含むことを特徴とする請求項４に記載のパターン抽出方法。
【請求項６】
パターン抽出システムを駆動制御するパターン抽出プログラムであって、
抽出部に、リソグラフィ許容度を基に回路パターンから複数の検査候補パターンを抽出させ、データ記憶装置に格納させる命令と、
スペース分類部に、前記データ記憶装置に格納された前記複数の検査候補パターンのそれぞれを、隣接するパターンとのスペース距離を基に複数のスペース距離群に分類させ、前記データ記憶装置に格納させる命令と、
密度分類部に、前記データ記憶装置に格納された前記複数の検査候補パターンのそれぞれを、周辺のパターン密度を基に複数のパターン密度群に分類させ、前記データ記憶装置に格納させる命令と、
テーブル作成部に、前記データ記憶装置に格納された、前記複数のスペース距離群及び前記複数のパターン密度群のそれぞれに分類された前記複数の検査候補パターンのサンプル数を示すテーブルを作成させる命令
とを実行させることを特徴とするパターン抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、半導体集積回路の製造技術に係り、特にパターン抽出システム、測定ポイント抽出方法、パターン抽出方法及びパターン抽出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年フォトマスクに要求される寸法精度は急速に厳しくなっており、特にフォトマスク面内の寸法均一性に対する精度要求は非常に高いものとなっている。同時に、フォトマスクの寸法保証の信頼性に対する要求も厳しくなっており、寸法均一性の適切な評価手段の確立が求められている。ここで、フォトマスクの寸法均一性を評価する際に、総てのマスクパターンの寸法を検査することは現実的ではない。そのため、まずマスクパターンの中から、ウェハ上の投影像の寸法変動に影響が大きいと判断されるパターンをシミュレーションにより抽出し、実際のフォトマスク上で抽出されたパターンの寸法を検査する方法が提案されている（例えば、特許文献1参照。）。
【０００３】
ここで処理時間及び計算機能力等の制約から、光近接効果(OPC)範囲はマスク上数μm2程度というのが現実的な値であり、それより広い領域のパターン密度に起因する寸法変動を抑制することは困難である。したがって、補正範囲領域外のパターン密度に起因する寸法変動を正確に評価することは、フォトマスクの品質保証にとって非常に重要となる。フォトマスクパターンにOPCを施す際、そのパターン自身の線幅や隣接パターン距離といったパターンを特徴付ける特性（以後、パターン付帯特性と呼ぶ）を考慮し、ウエハ上で所望の寸法が得られるように補正量を決定している。すなわち、ウエハ上で同一所望寸法が要求されるパターン同士でも、周辺環境が異なれば当然設計図面上の寸法値は異なる。現状、フォトマスクの寸法保証において、フォトマスクパターンの実測寸法値から設計図面上の寸法値を差し引いた値"ΔCD"の統計量を品質判定の指標にしているが、前述したように、ウエハ寸法値と設計値の関係は一意でないため、単純なΔCDの評価はフォトマスクの品質を見誤る可能性がある。したがって、フォトマスクパターンの保証において、パターン付帯特性の考慮は不可欠となる。パターン付帯特性でパターンを分類すること、すなわち、等しいOPC補正量をもつパターン同士を分類して仕上がりを保証することが本発明の第1の目的である。しかしながら、パターン付帯特性で分類したといっても、パターンの仕上がりには、当然、考慮できていないパターン付帯特性に起因する寸法変動要因の影響が重畳されている。この影響を考慮して寸法保証を行うことが本発明の第2の目的である。パターン付帯特性は多岐に及ぶため、考慮した全ての特性に基づくパターン分類は効率的ではない。パターンを特徴付ける特性のうち、露光マージンの増減に最も大きな影響を与える特性は隣接パターン距離と考えても良いこと、および、フォトマスク作製の際にも隣接パターン距離はパターン寸法変動に最も大きな影響を与えると考えられる点から、第一段階として、リソグラフィ許容度の小さいパターンを隣接パターン距離に応じて分類する。このように分類したパターンの仕上がりばらつきは極めて狭い分布を持つことが期待されるが、実際にはある程度広がった分布が観測される。これは、上述したように、考慮されていないパターン付随特性の影響が重畳されているためと考えられる。OPC対象にはなっていないが寸法変動に大きく関与するパターン付帯特性の代表的なものとして、OPC対象領域外のパターン密度が挙げられる。
【特許文献１】特開2000-81697号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、半導体集積回路のパターン密度に起因する寸法変動を検査可能なパターン抽出システム、測定ポイント抽出方法、パターン抽出方法及びパターン抽出プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の第1の特徴は、（イ）リソグラフィ許容度を基に、回路パターンから複数の検査候補パターンを抽出する抽出部と、（ロ）複数の検査候補パターンのそれぞれを、隣接するパターンとのスペース距離を基に複数のスペース距離群に分類するスペース分類部と、（ハ）複数の検査候補パターンのそれぞれを、周辺のパターン密度を基に複数のパターン密度群に分類する密度分類部と、（ニ）複数のスペース距離群及び複数のパターン密度群のそれぞれに分類された複数の検査候補パターンのサンプル数を示すテーブルを作成するテーブル作成部とを備えるパターン抽出システムであることを要旨とする。
【０００６】
本発明の第2の特徴は、（イ）回路パターンから複数の挟マージンポイントを抽出するステップと、（ロ）複数の挟マージンポイントのそれぞれを、回路パターンの補正に用いられる補正パラメータで複数の補正パラメータ群に分類するステップと、（ハ）複数の補正パラメータ群に分類された複数の挟マージンポイントのそれぞれを、更に補正に用いられない回路パターンの複数の設計パラメータで分類するステップと、（ニ）複数の設計パラメータによって分類された複数の挟マージンポイントから、測定ポイントを抽出するステップとを備える測定ポイント抽出方法であることを要旨とする。
【０００７】
本発明の第3の特徴は、（イ）リソグラフィ許容度を基に回路パターンから複数の検査候補パターンを抽出するステップと、（ロ）複数の検査候補パターンのそれぞれを、隣接するパターンとのスペース距離を基に複数のスペース距離群に分類するステップと、（ハ）複数の検査候補パターンのそれぞれを、周辺のパターン密度を基に複数のパターン密度群に分類するステップと、（ニ）複数のスペース距離群及び複数のパターン密度群のそれぞれに分類された複数の検査候補パターンのサンプル数を示すテーブルを作成するステップとを含むパターン抽出方法であることを要旨とする。
【０００８】
本発明の第4の特徴は、（イ）パターン抽出システムを駆動制御するパターン抽出プログラムであって、（ロ）抽出部に、リソグラフィ許容度を基に回路パターンから複数の検査候補パターンを抽出させ、データ記憶装置に格納させる命令と、（ハ）スペース分類部に、データ記憶装置に格納された複数の検査候補パターンのそれぞれを、隣接するパターンとのスペース距離を基に複数のスペース距離群に分類させ、データ記憶装置に格納させる命令と、（ニ）密度分類部に、データ記憶装置に格納された複数の検査候補パターンのそれぞれを、周辺のパターン密度を基に複数のパターン密度群に分類させ、データ記憶装置に格納させる命令と、（ホ）テーブル作成部に、データ記憶装置に格納された、複数のスペース距離群及び複数のパターン密度群のそれぞれに分類された複数の検査候補パターンのサンプル数を示すテーブルを作成させる命令とを実行させるパターン抽出プログラムであることを要旨とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、半導体集積回路のパターン密度に起因する寸法変動を検査可能なパターン抽出システム、測定ポイント抽出方法、パターン抽出方法及びパターン抽出プログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
次に図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付している。なお以下に示す実施の形態は、この発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、この発明の技術的思想は構成部品の配置等を下記のものに特定するものではない。この発明の技術的思想は、特許請求の範囲において種々の変更を加えることができる。
【００１１】
図1に示す実施の形態に係るパターン抽出システムは、リソグラフィ許容度を基に回路パターンから複数の検査候補パターンを抽出する抽出部301、複数の検査候補パターンのそれぞれを、隣接するパターンとのスペース距離を基に複数のスペース距離群に分類するスペース分類部303、複数の検査候補パターンのそれぞれを、周辺のパターン密度を基に複数のパターン密度群に分類する密度分類部305、及び複数のスペース距離群及び複数のパターン密度群のそれぞれに分類された複数の検査候補パターンのサンプル数を示すテーブルを作成するテーブル作成部306を有する中央演算処理装置(CPU)300を備える。
【００１２】
CPU300は更にサンプル数評価部307、間引き処理部309、リソグラフィ予測部308、及びマスク評価部311を有し、観察装置302、マスクデータ記憶装置310、プログラム記憶装置330、データ記憶装置331、入力装置312、及び出力装置313のそれぞれがCPU300に接続される。
【００１３】
マスクデータ記憶装置310には、図2に示すデバイスパターン領域25、デバイスパターン領域25の周囲を囲む遮光領域17を備えるフォトマスクのCAD等によるマスクデータが保存されている。デバイスパターン領域25には、回路パターンとしてマスクパターンが配置されている。
【００１４】
図1に示すリソグラフィ予測部308は、マスクデータ記憶装置310に保存されているマスクデータを用いて、レジストが塗布されたウェハに図2に示すフォトマスクを露光した場合の投影像の光強度を算出するフーリエ変換プログラム、現像後のレジストパターンを算出するストリングモデル等のリソグラフィシミュレーションプログラムを実行する。図1に示すリソグラフィ予測部308には、リソグラフィシミュレーションのパラメータとして、露光波長、レンズ開口率、コヒーレンスファクタ、レジスト膜厚、及び現像速度等が入力可能である。
【００１５】
抽出部301は、リソグラフィ予測部308が算出する投影像、あるいはレジストパターンを基に、図2に示すデバイスパターン領域25から露光量、焦点距離及び現像速度等の変動量に対するリソグラフィ許容度が小さい図3に示す複数の挟マージンポイント27a, 27b, 27c, …を抽出する。リソグラフィ許容度が小さいとは、具体的には焦点深度が0.2μm以下等を指す。あるいは抽出部301は、実際に図2に示すフォトマスクをレジストに露光して得られる投影像を観察装置302で観察して、図3に示す複数の挟マージンポイント27a, 27b, 27c, …を抽出してもよい。観察装置302は、図2に示すフォトマスク、あるいはフォトマスクをレジストに露光して得られる投影像の形状及び寸法を観察する装置であり、原子間力顕微鏡(AFM)、走査型電子顕微鏡(SEM)等が使用可能である。さらに図1に示す抽出部301は、図1に示すマスクデータ記憶装置310から、図3に示す複数の挟マージンポイント27a, 27b, 27c, …を含むマスクパターンを検査候補パターンとして抽出する。
【００１６】
スペース分類部303は、抽出部301が抽出した複数の検査候補パターンのそれぞれを、隣接するマスクパターンとのスペース距離に基づいて第１スペース距離群S1、第2スペース距離群S2、第3スペース距離群S3、…、第nスペース距離群Sn、…、第mスペース距離群Sm （n : 自然数、m : スペース距離群の分類総数）のいずれかに分類する。ここで第nスペース距離群Snに含まれる検査候補パターンは、隣接するマスクパターンとのスペース距離が、一例として、2×(n-1)μm以上2×nμm未満の範囲のものである。
【００１７】
密度分類部305は、図4に示すように複数の挟マージンポイント27a, 27b, 27c, …を中心とした領域を、第1分割領域15a、第2分割領域15b、第3分割領域15c、…、第o分割領域15o、…、第p分割領域15p（o : 自然数、p : 分割領域の分類総数）と定義し、取得する。ここで、領域の面積はフォトマスクプロセスの実力に依存する値で、適用プロセスに応じて設定する。一般的には平方センチメートルオーダーの面積を有する。
【００１８】
さらに図1に示す密度分類部305は、図4に示す第1乃至第p分割領域15a〜15pのそれぞれのパターン密度を計算し、第1乃至第p分割領域15a〜15pのそれぞれを第1パターン密度群D1、第2パターン密度群D2、第3パターン密度群D3、 …、第qパターン密度群Dq、…、第rパターン密度群Dr （q : 自然数、r : パターン密度群の分類総数）のいずれかに分類する。ここで、第qパターン密度群Dqに含まれる分割領域は、パターン密度が一例として4×(q-1) %以上4×q %未満のものである。また、図1に示す密度分類部305は、第１乃至第mスペース距離群S1〜Smのそれぞれに含まれる複数の検査候補パターンを、それぞれが図4に示す第1乃至第p分割領域15a〜15pのいずれに所在するか判断して、さらに第1乃至第rパターン密度群D1〜Drのいずれかに分類する。
【００１９】
図1に示すテーブル作成部306は、図5に示すように第１乃至第mスペース距離群S1〜Sm及び第1乃至第rパターン密度群D1〜Drのそれぞれで分類された検査候補パターンの各分類におけるサンプル数を示すテーブルを作成する。
【００２０】
図1に示すサンプル数評価部307は、図5に示すテーブルにカウントされた検査候補パターンのサンプル数の総和が、図1に示す観察装置302の許容測定点数を超えるか否かを判断する。ここで、AFMやSEM等である観察装置302は原理的には無数のサンプルを観察することが可能であるが、処理時間を考慮すれば測定可能なサンプル数は限定される。よって、一定の検査時間内に観察装置302が観察可能なサンプル数を「許容測定点数」とサンプル数評価部307は定義する。許容測定点数は、入力装置312からオペレータがサンプル数評価部307に入力してもよい。
【００２１】
間引き処理部309は、図5に示すテーブルを基に、第１乃至第mスペース距離群S1〜Smのそれぞれについて、図6に一例を示すパターン密度の散布度を算出する。さらに、間引き処理部309は、第１乃至第mスペース距離群S1〜Smのそれぞれに含まれるパターン数N1〜Nmから第kスペース距離群Skの測定点数を（Nk/ΣNk）×測定許容点数として算出する。しかる後、間引き処理部309は、第１乃至第mスペース距離群S1〜Smの検査候補パターンを抽出する。手順は次の通りである。
【００２２】
間引き処理部309は第kスペース距離群Skについて、図6に示す第1パターン密度群D1、第2パターン密度群D2、第3パターン密度群D3、…のそれぞれに含まれる検査候補パターンをストレージすると同時にそのサンプル数を順次積算し、低密度群サンプル数と定義する。引き続き間引き処理部309は、第rパターン密度群Dr、第r-1パターン密度群Dr-1、第r-2パターン密度群Dr-2、…のそれぞれに含まれる検査候補パターンをストレージすると同時に、そのサンプル数を順次積算し、高密度群サンプル数と定義する。さらに間引き処理部309は、低密度群サンプル数及び高密度サンプル数のそれぞれが順次積算されるごとに、低密度群サンプル数と高密度サンプル数の和を求め、その和が第kスペース距離群Skの測定点数に到達した時点で第kスペース距離群Skの測定パターン抽出を終了する。この際、第kスペース距離群Skの寸法変動を示す指標は、高密度群サンプルの平均値と標準偏差をμH、σH、低密度群サンプルの平均値と標準偏差をμL、σLとして、|μH-μL|+α×(σH+σL)で求める。αは推定の信頼区間に依存する値であり3程度を用いれば一般的には十分である。
【００２３】
マスク評価部311は、観察装置302が測定した図2に示すデバイスパターン領域25における検査候補パターンの寸法実測値から、マスクのパターン密度に起因する寸法変動を示す指標を算出する。
【００２４】
(A)検査候補パターンが測定許容点数より少ない場合
第１乃至第mスペース距離群S1〜Smのそれぞれについて寸法誤差の標準偏差の自乗を算出し、積算したものの平方根に2αを乗じた値を算出する。マスク評価部311は算出した値を、図2に示すフォトマスクのパターン密度に起因する寸法変動を示す指標として評価する。
【００２５】
(B)検査候補パターンが測定許容点数より多い場合
k=1〜mに対し、第kスペース距離群Skの高密度サンプル群の平均値μkHと標準偏差σkH、低密度サンプル群の平均値μkLと標準偏差σkLを用いて、γk=|μkH-μkL|+α×(σkH+σkL)を算出する。さらにマスク評価部311はγ1〜γmのそれぞれを自乗したものを積算し、得られる値の平方根を図2に示すフォトマスクのパターン密度に起因する寸法変動を示す指標として評価する。
【００２６】
図1に示す入力装置312としては、例えばキーボード、及びマウス等のポインティングデバイス等が使用可能である。出力装置313には液晶ディスプレイ、モニタ等の画像表示装置、及びプリンタ等が使用可能である。データ記憶装置331は、CPU300による演算結果を逐次格納する。プログラム記憶装置330は、CPU300を制御するオペレーティングシステム等を保存する。データ記憶装置331及びプログラム記憶装置330としては、例えば半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスクや磁気テープなどのプログラムを記録する記録媒体等が使用可能である。
【００２７】
次に、実施の形態に係るパターン抽出方法を、図7に示すフローチャートを用いて説明する。
【００２８】
(a) ステップS101で、図1に示すリソグラフィ予測部308は、図2に示すフォトマスクをレジストが塗布されたウェハに露光して形成される投影像を予測する。次に図1に示す抽出部301は、リソグラフィ予測部308が予測した投影像を基に、図2に示すフォトマスクのデバイスパターン領域25から、焦点深度等のリソグラフィ許容度が小さい図3に示す複数の挟マージンポイント27a, 27b, 27c, …を抽出する。さらに抽出部301は、複数の挟マージンポイント27a, 27b, 27c, …のそれぞれを含むマスクパターンを検査候補パターンとして図1に示すマスクデータ記憶装置310から抽出する。
【００２９】
(b) ステップS102で、図1に示すスペース分類部303は、抽出部301が抽出した複数の検査候補パターンのそれぞれを、隣接するマスクパターンとのスペース距離に基づいて、第１乃至第mスペース距離群S1〜Sm のいずれかに分類する。次にステップS103で、密度分類部305は図4に示すように複数の挟マージンポイント27a, 27b, 27c, …のそれぞれを中心とする第1乃至第p分割領域15a〜15pを定義し、取得する。さらに図1に示す密度分類部305は、第1乃至第p分割領域15a〜15pそれぞれのパターン密度を計算し、第1乃至第p分割領域15a〜15pのそれぞれを第1乃至第rパターン密度群D1〜Drのいずれかに分類する。
【００３０】
(c) ステップS104で、密度分類部305は、第１乃至第mスペース距離群S1〜Smのそれぞれに含まれる複数の検査候補パターンを、それぞれが第1乃至第p分割領域15a〜15pのいずれに所在するか判断して、さらに第1乃至第rパターン密度群D1〜Drのいずれかに分類する。次にステップS105でテーブル作成部306は、図5に示すように、第１乃至第mスペース距離群S1〜Sm及び第1乃至第rパターン密度群D1〜Drのそれぞれで分類された検査候補パターンの各分類におけるサンプル数を示すテーブルを作成する。
【００３１】
(d) ステップS106で、図1に示すサンプル数評価部307は、図5に示すテーブルにカウントされた検査候補パターンのサンプル数の総和が、図1に示す観察装置302の許容測定点数を超えるか否かを判断する。許容測定点数を超えている場合は、ステップS201に進む。一方、許容測定点数を超えていない場合にはステップS301に進む。
【００３２】
(e) ステップS201で、間引き処理部309は第１乃至第mスペース距離群S1〜Smのそれぞれについて、図6に一例を示すパターン密度の散布度を算出する。次にステップS202で、間引き処理部309はk=1〜mに対し、第kスペース距離群に含まれるパターン数Nk、全候補パターン数Nallから、第kスペース距離群の測定点数をNk/Nall×（許容測定点数）として算出する。
【００３３】
(f) ステップS203で、観察装置302に図2に示すフォトマスクを配置する。観察装置302は、フォトマスク上において、第１乃至第mスペース距離群S1〜Smのそれぞれに分類された検査候補パターンの寸法誤差の実測値を測定する。次にステップS204で、図1に示すマスク評価部311は、検査候補パターンが測定許容点数より少ない場合は、第１乃至第mスペース距離群S1〜Smのそれぞれについて、観察装置302が測定した寸法誤差の実測値の標準偏差である第1スペース距離群標準偏差σ1、第2スペース距離群標準偏差σ2、…、第mスペース距離群標準偏差σmを算出する。さらにマスク評価部311は第1乃至第mスペース距離群標準偏差σ1〜σmのそれぞれを自乗したものを積算し、得られる値の平方根に2αを乗じた値を図2に示すフォトマスクのパターン密度に起因する寸法変動を示す指標として評価し、これを品質データとしてマスクデータ記憶装置310に保存する。また検査候補パターンが測定許容点数より多い場合は、k=1〜mに対し、第kスペース距離群Skの高密度サンプル群の平均値μkHと標準偏差σkH、低密度サンプル群の平均値μkLと標準偏差σkLを用いて、γk=|μkH-μkL|+α×(σkH+σkL)を算出する。さらにマスク評価部311はγ1〜γmのそれぞれを自乗したものを積算し、得られる値の平方根を図2に示すフォトマスクのパターン密度に起因する寸法変動を示す指標として評価し、これを品質データとしてマスクデータ記憶装置310に保存する。
【００３４】
(g) 一方、ステップS106で、図1に示すサンプル数評価部307が図5に示すテーブルに含まれる検査候補パターンのサンプル数の総和が観察装置302の許容測定点数を超えていないと判断した場合、ステップS301で観察装置302は、フォトマスク上において図5に示すテーブルでカウントされた総ての検査候補パターンの寸法誤差を測定する。
【００３５】
(h) ステップS302で、マスク評価部311は第１乃至第mスペース距離群S1〜Smのそれぞれについて、寸法誤差の標準偏差である第1距離群標準偏差σS1、第2距離群標準偏差σS2、…、第m距離群標準偏差σSmを算出する。さらにマスク評価部311は第1乃至第m距離群標準偏差σS1〜σSmのそれぞれを自乗したものを積算し、得られる値の平方根を図2に示すフォトマスクのパターン密度に起因する寸法変動を示す指標として評価し、これを品質データとしてマスクデータ記憶装置310に保存する。
【００３６】
以上、図7に示したパターン抽出方法においては、ステップS102でスペース距離に基づいて複数の検査候補パターンを第１乃至第mスペース距離群S1〜Smのそれぞれに分類している。よって、第１乃至第mスペース距離群S1〜Smのそれぞれに含まれる複数の検査候補パターンは、スペース距離を要因とする寸法変動が同一分類内でほぼ等しくなる。したがって、ステップS202あるいはステップS301で算出される第1乃至第m距離群標準偏差σS1〜σSmのそれぞれは、スペース距離を要因とする寸法変動の影響が排除され、パターン密度を主要因とする寸法変動を示す指標として評価することが可能である。
【００３７】
設計デバイスパターンを所望の寸法でレジスト膜上に転写するため、フォトマスクパターンには光近接効果補正が施される。しかし、その補正領域は処理時間の都合上、マスク上10μｍ程度に制限される。したがってそれより大きな領域のパターン密度に起因する寸法変動（補正）は結果的に考慮されていない。
【００３８】
図8に示すグラフは、設計上線幅0.5μmの孤立パターンを、周辺20mm2のパターン密度を0%から100%まで36階調で変化させてフォトマスク上に作製し、各階調における孤立パターンの線幅の実測値をプロットし、1次の近似関数を求めたものである。図8に示すように、周辺のパターン密度が孤立パターンの線幅誤差の大きな要因となっていることが分かる。
【００３９】
したがって、フォトマスクにおいてOPCで抑制することが困難なパターン密度に起因する寸法変動を正確に評価する必要がある。図1に示すパターン抽出システム及び図7に示すパターン抽出方法によれば、隣接パターン距離に応じて異なるOPC補正量をマスク寸法変動として測定してしまう過ちを犯さずリソグラフィ許容度が小さいマスクパターンを抽出することができる。そのため、図1及び図7に示すパターン抽出システム及びパターン抽出方法を用いて図2に示すフォトマスクから検査候補パターンを抽出し、抽出された検査候補パターンの寸法誤差を検査することにより、周辺のパターン密度に起因する寸法変動を正確に評価することが可能となる。さらに、ステップS203及びステップS302のそれぞれで得られる品質データを基に、図2に示すフォトマスクの局所的なパターン密度の観点から回路の配置等の変更が必要か否かを的確に判断することも可能となる。
【００４０】
また従来は、抽出されたマスクパターンのサンプル数が多数で観察装置で測定可能な許容測定点数を上回る場合には、ランダムに検査対象となるマスクパターンを間引きしていた。これに対し図1に示すパターン抽出システム及び図7に示すパターン抽出方法によれば、ステップS101で抽出された検査候補パターンのサンプル数が多数で、図1に示した観察装置302で測定可能な許容測定点数を上回る場合でも、ステップS202で寸法変動差が大きい高密度パターン群と低密度パターン群を実測しているので、サンプル数を間引きした後においても、正確にパターン密度に起因する寸法変動を評価することが可能となる。
【００４１】
（変形例1）
図9に示す変形例1に係る測定ポイント抽出システムが図1に示すパターン抽出システムと異なるのは、スペース分類部303及び密度分類部305の代わりに補正パラメータ分類部403及び設計パラメータ分類部405を備えている点である。
【００４２】
図9に示す補正パラメータ分類部403は、抽出部301が抽出した複数の検査候補パターンのそれぞれを、OPC等の補正に用いられる補正パラメータに基づいて第１補正パラメータ群C1、第2補正パラメータ群C2、第3補正パラメータ群C3、…、第n補正パラメータ群Cn、…、第m補正パラメータ群Cm （n : 自然数、m : 補正パラメータ群の分類総数）のいずれかに分類する。ここで、補正パラメータとは、実施例に示した隣接するマスクパターンとのスペース距離のみならず、検査候補パターンの線幅、あるいは直線部、末端部、あるいは直角部である等の検査候補パターンの形状に関する情報をも含む。
【００４３】
設計パラメータ分類部405は、補正パラメータ分類部403で分類された第１乃至第m補正パラメータ群C1〜Cmのそれぞれを、さらにOPC等の補正に用いられない設計パラメータに基づいて第1設計パラメータ群N1、第2設計パラメータ群N2、第3設計パラメータ群N3、 …、第q設計パラメータ群Nq、…、第r設計パラメータ群Nr （q : 自然数、r : 設計パラメータ群の分類総数）のいずれかに分類する。
【００４４】
変形例1においては、テーブル作成部306は、第１乃至第m補正パラメータ群C1〜Cm及び第1乃至第r設計パラメータ群N1〜Nrのそれぞれで分類された検査候補パターンの各分類におけるサンプル数を表す図11に示すテーブルを作成する。図9に示した測定ポイント抽出システムのその他の構成要素は、図1に示すパターン抽出システムと同様であるので、説明は省略する。
【００４５】
図10に示す変形例1に係る測定ポイント抽出方法のステップS102においては、図9に示す抽出部301が抽出した複数の検査候補パターンのそれぞれを、補正パラメータ分類部403がOPC等で用いられる補正パラメータに基づいて第１乃至第m補正パラメータ群C1〜Cm のいずれかに分類する。さらに図10のステップS104で、図9に示す設計パラメータ分類部405は、OPC等で用いられない設計パラメータで、ステップS102で分類された複数の検査候補パターンをさらに第1乃至第r設計パラメータ群N1〜Nrの分類する。その後、ステップS105でテーブル作成部306は図11に示すテーブルを作成する。ステップS106以下は、図7の方法と同様であるので説明は省略する。
【００４６】
図9及び図10に示した変形例1に係る測定ポイント抽出システム及び方法によれば、OPC等でデータ補正されている回路パターンの寸法変動要因とデータ補正されていない回路パターンの寸法変動要因を考慮したパターン抽出が可能となるため、半導体デバイス製造にとって重要なリソグラフィーマージンの小さなパターンのフォトマスク上での寸法変動が詳細に把握でき、フォトマスクの高精度化、半導体デバイスの高精度化に寄与することが可能となる。
【００４７】
（その他の実施の形態）
上記のように、本発明を実施の形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。例えば実施の形態においては、フォトマスクの寸法誤差の検査に図1及び図7に示すパターン抽出システム及びパターン抽出方法を適用した例を示した。これに対し、ウェハ上のレジストに形成される回路パターンであるレジストパターンの寸法誤差の検査に図1及び図7に示すパターン抽出システム及びパターン抽出方法を適用することも可能である。
【００４８】
この際、図5に示したテーブルと同様のテーブルをレジストパターンについても作成する。さらに、レジストパターンについて作成したテーブルと、図5に示したテーブルとを比較することにより、フォトマスク上においてはスペース距離に起因するマスクパターンの寸法誤差が生じていたのが、OPCによりレジストパターンの寸法誤差が抑制されたか否かについても確認することが可能となる。同一のパターン密度群に含まれるマスクパターンの寸法誤差にばらつきが生じていても、同一のパターン密度群に含まれるレジストパターンに寸法誤差が生じていないか、あるいは一定である場合は、OPCによりスペース距離に依存する寸法誤差は抑制されたと評価することが可能だからである。
【００４９】
さらに図4においては、第1分割領域15a、第2分割領域15b、第3分割領域15c、…、第o分割領域15o、…、第p分割領域15pのそれぞれを格子状に配置したが、図12に示す分割領域15x及び分割領域15yのように、重なり合うように配置してもよい。
【００５０】
また上述したパターン抽出方法は、時系列的につながった一連の処理あるいは操作として表現可能である。したがって、パターン抽出方法をコンピュータシステムで実行するために、コンピュータシステム内のプロセッサなどが果たす複数の機能を特定するコンピュータプログラム製品で図7に示したパターン抽出方法を実現可能である。ここで、コンピュータプログラム製品は、図1に示したプログラム記憶装置330等のコンピュータシステムに入出力可能な記録装置あるいは記録媒体等をいう。記録媒体としては、メモリ装置、磁気ディスク装置、光ディスク装置、その他のプログラムを記録することができるような装置が含まれる。
【００５１】
以上示したように、この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。したがって、本発明の技術的範囲は上記の説明からは妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明の実施の形態に係るパターン抽出システムを示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係るフォトマスクを示す模式図（その1）である。
【図３】本発明の実施の形態に係るフォトマスクを示す模式図（その2）である。
【図４】本発明の実施の形態に係るフォトマスクを示す模式図（その3）である。
【図５】本発明の実施の形態に係るスペース距離群とパターン密度群の関係を示すテーブルである。
【図６】本発明の実施の形態に係るパターン密度の散布度を示すグラフである。
【図７】本発明の実施の形態に係るパターン抽出方法を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態に係るパターン密度と線幅誤差の関係を示すグラフである。
【図９】本発明の実施の形態の変形例1に係る測定ポイント抽出システムを示すブロック図である。
【図１０】本発明の実施の形態の変形例1に係る測定ポイント抽出方法を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施の形態の変形例1に係る補正パラメータ群と設計パラメータ群の関係を示すテーブルである。
【図１２】本発明のその他の実施の形態に係る分割領域を示す模式図である。
【符号の説明】
【００５３】
301…抽出部
303…スペース分類部
305…密度分類部
306…テーブル作成部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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